构建自己的 RAG 应用程序：使用 Ollama、Python 和 ChromaDB 在本地设置 LLM 之分步指南
在数据隐私至关重要的时代，建立自己的本地大语言模型 (LLM)，为公司和个人提供了至关重要的解决方案。本教程目标在指导您完成使用Ollama、Python 3和ChromaDB创建自定义聊天机器人的过程，所有这些都托管在您的系统本地。
以下是需要本教程的主要原因：
完全自定义：在本地托管您自己的检索增强生成 (RAG) 应用程序意味着您可以完全控制设置和自定义。您可以微调模型以满足您的特定需求，而无需依赖外部服务。
增强隐私：通过在本地设置 LLM 模型，您可以避免通过互联网发送敏感数据所带来的风险。这对于处理机密信息的公司尤其重要。在本地使用私人数据训练模型可确保您的数据处于您的控制范围内。
数据安全：使用第三方 LLM 模型可能会使您的数据面临潜在的泄露和滥用风险。本地部署可将您的训练数据（例如 PDF 文档）保存在安全环境中，从而降低这些风险。
控制数据处理：当您托管自己的 LLM 时，您可以按照自己的意愿管理和处理数据。这包括将您的私人数据嵌入到 ChromaDB 矢量存储中，确保您的数据处理符合您的标准和要求。
不依赖互联网连接：在本地运行聊天机器人意味着您不依赖互联网连接。这可确保聊天机器人的服务和访问不间断，即使在离线情况下也是如此。
本教程将帮助您构建一个强大且安全的本地聊天机器人，以满足您的个性化需求，同时不影响隐私或控制。
微调模型
检索增强生成 (RAG)
检索增强生成 (RAG)是一种先进的技术，它结合了信息检索和文本生成的优势，可以创建更准确、更符合上下文的响应。下面详细介绍了 RAG 的工作原理及其优势：
什么是 RAG？
RAG 是一种混合模型，它通过整合外部知识库或文档存储来增强语言模型的功能。该过程涉及两个主要部分：
检索：在此阶段，模型根据输入查询从外部源（例如数据库或向量存储）检索相关文档或信息。
生成：然后，生成语言模型使用检索到的信息来产生连贯且适合上下文的响应。
RAG 如何工作？
查询输入：用户输入查询或问题。
文档检索：系统使用查询来搜索外部知识库，检索最相关的文档或信息片段。
响应生成：生成模型处理检索到的信息，并将其与自身的知识相结合以生成详细而准确的响应。
输出：最终响应，丰富了知识库中的具体和相关细节，呈现给用户。
RAG 的优势
增强准确性：通过利用外部数据，RAG 模型可以提供更精确、更详细的答案，尤其是针对特定领域的查询。
上下文相关性：检索组件确保生成的响应基于相关和最新的信息，从而提高响应的整体质量。
可扩展性：RAG 系统可以轻松扩展以包含大量数据，从而使其能够处理各种查询和主题。
灵活性：这些模型只需更新或扩展外部知识库即可适应各个领域，因此具有很高的通用性。
为什么在本地使用 RAG？
隐私和安全：在本地运行 RAG 模型可确保敏感数据保持安全和私密，因为它不需要发送到外部服务器。
定制：您可以定制检索和生成过程以满足您的特定需求，包括集成专有数据源。
独立性：本地设置可确保您的系统即使在没有互联网连接的情况下仍能运行，提供一致、可靠的服务。
检索增强生成 (RAG)是一种先进的技术，它结合了信息检索和文本生成的优势，可以创建更准确、更符合上下文的响应。下面详细介绍了 RAG 的工作原理及其优势：
什么是 RAG？
RAG 是一种混合模型，它通过整合外部知识库或文档存储来增强语言模型的功能。该过程涉及两个主要部分：
检索：在此阶段，模型根据输入查询从外部源（例如数据库或向量存储）检索相关文档或信息。
生成：然后，生成语言模型使用检索到的信息来产生连贯且适合上下文的响应。
RAG 如何工作？
查询输入：用户输入查询或问题。
文档检索：系统使用查询来搜索外部知识库，检索最相关的文档或信息片段。
响应生成：生成模型处理检索到的信息，并将其与自身的知识相结合以生成详细而准确的响应。
输出：最终响应，丰富了知识库中的具体和相关细节，呈现给用户。
RAG 的优势
增强准确性：通过利用外部数据，RAG 模型可以提供更精确、更详细的答案，尤其是针对特定领域的查询。
上下文相关性：检索组件确保生成的响应基于相关和最新的信息，从而提高响应的整体质量。
可扩展性：RAG 系统可以轻松扩展以包含大量数据，从而使其能够处理各种查询和主题。
灵活性：这些模型只需更新或扩展外部知识库即可适应各个领域，因此具有很高的通用性。
为什么在本地使用 RAG？
隐私和安全：在本地运行 RAG 模型可确保敏感数据保持安全和私密，因为它不需要发送到外部服务器。
定制：您可以定制检索和生成过程以满足您的特定需求，包括集成专有数据源。
独立性：本地设置可确保您的系统即使在没有互联网连接的情况下仍能运行，提供一致、可靠的服务。
检索：在此阶段，模型根据输入查询从外部源（例如数据库或向量存储）检索相关文档或信息。
生成：然后，生成语言模型使用检索到的信息来产生连贯且适合上下文的响应。
查询输入：用户输入查询或问题。
文档检索：系统使用查询来搜索外部知识库，检索最相关的文档或信息片段。
响应生成：生成模型处理检索到的信息，并将其与自身的知识相结合以生成详细而准确的响应。
输出：最终响应，丰富了知识库中的具体和相关细节，呈现给用户。
增强准确性：通过利用外部数据，RAG 模型可以提供更精确、更详细的答案，尤其是针对特定领域的查询。
上下文相关性：检索组件确保生成的响应基于相关和最新的信息，从而提高响应的整体质量。
可扩展性：RAG 系统可以轻松扩展以包含大量数据，从而使其能够处理各种查询和主题。
灵活性：这些模型只需更新或扩展外部知识库即可适应各个领域，因此具有很高的通用性。
隐私和安全：在本地运行 RAG 模型可确保敏感数据保持安全和私密，因为它不需要发送到外部服务器。
定制：您可以定制检索和生成过程以满足您的特定需求，包括集成专有数据源。
独立性：本地设置可确保您的系统即使在没有互联网连接的情况下仍能运行，提供一致、可靠的服务。
